TensorFlow.js چیست؟ یادگیری ماشین در جاوا اسکریپت
میتوانید خلاصهای کوتاه از محتوای مقاله را با استفاده از هوش مصنوعی دریافت نمایید.
دنیای توسعه وب با سرعت سرسام آوری در حال تحول است و هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به بخشی جدایی ناپذیر از این پیشرفت تبدیل شدهاند. تا همین چند سال پیش، اجرای مدلهای پیچیده یادگیری ماشین تنها در انحصار محیطهای قدرتمند پایتون و سرورهای اختصاصی بود. اما با ظهور TensorFlow.js، این انحصار شکسته شد و توسعه دهندگان جاوا اسکریپت نیز توانستند به طور مستقیم در مرورگر و محیط Node.js، از قدرت یادگیری ماشین بهره مند شوند.
TensorFlow.js دقیقا چیست؟
TensorFlow.js یک کتابخانه متن باز (Open-Source) و رایگان است که توسط تیم گوگل ساخته شده و به توسعه دهندگان اجازه میدهد تا مدلهای یادگیری ماشین را مستقیما در محیطهای مبتنی بر جاوا اسکریپت (مانند مرورگر) بسازند، آموزش دهند و اجرا کنند. این کتابخانه بر پایه TensorFlow اصلی که با زبان برنامه نویسی پایتون نوشته شده است تلاش میکند تا همان تجربه و APIهای قدرتمند را به اکوسیستم جاوا اسکریپت بیاورد. به زبان سادهتر، TensorFlow.js به شما این امکان را میدهد که:
- مدلهای آماده را اجرا کنید: از مدلهایی که قبلا آموزش داده شدهاند، برای کارهایی مانند تشخیص و تحلیل تصاویر و تشخیص اشیا بدون نیاز به دانش عمیق یادگیری ماشین استفاده کنید.
- مدلهای موجود را دوباره آموزش دهید: یک مدل آماده را بردارید و با دادههای خودتان آن را برای یک کاربرد خاصتر بهینه سازی کنید.
- مدلهای جدید بسازید: با استفاده از APIهای سطح بالا و انعطاف پذیر TensorFlow.js، مدلهای یادگیری ماشین خود را از صفر در جاوا اسکریپت طراحی و پیاده سازی کنید.
مزایای کلیدی TensorFlow.js
اجرای یادگیری ماشین در سمت کاربر (Client-Side) با استفاده از TensorFlow.js مزایای منحصر به فردی را به همراه دارد که آن را از رویکردهای سنتی مبتنی بر سرور متمایز میکند:
- حفظ حریم خصوصی کاربر: از آن جایی که دادهها برای پردازش به سرور ارسال نمیشوند و تمام محاسبات روی دستگاه کاربر به انجام میرسند، حریم خصوصی به طور کامل حفظ میگردد. این ویژگی برای برنامههای که با دادههای حساس سر و کار دارند، حیاتی است.
- کاهش تاخیر: با حذف نیاز به ارسال و دریافت داده از سرور، نتایج پیش بینی مدلها به صورت آنی و لحظهای در اختیار کاربر قرار میگیرد. این امر برای کاربردهای تعاملی مانند تشخیص حرکات دست در زمان واقعی فوق العاده است.
- کاهش هزینههای سرور: تمام بار محاسباتی بر دوش دستگاه کاربر است. برای مثال، میتوان کامنتهای اسپم را قبل از ارسال به سرور، در مرورگر شناسایی کرد و به این ترتیب در هزینههای گران قیمت پردازش سمت سرور صرفه جویی نمود.
- دسترسی و تعامل پذیری بالا: به راحتی میتوان یادگیری ماشین را با برنامههای وب موجود ادغام کرد. هر کاربری که یک مرورگر وب مدرن داشته باشد، میتواند بدون نیاز به نصب هیچ نرم افزار اضافی، از قابلیتهای هوش مصنوعی بهره مند شود.
بیشتر بخوانید 📖
یک اکوسیستم، بی نهایت پلتفرم: قدرت واقعی TensorFlow.js
دست پخت گوگل قابلیت اجرا در هر محیطی که جاوا اسکریپت در آن اجرا شود را دارد. این بدین معناست که فقط با یک بار نوشتن مدل جاوا اسکریپت، قابلیت اجرای آن در پلتفرمهای زیر را خواهید داشت:
- مرورگرهای وب (Client-Side)
- سرورها (با استفاده از Node.js)
- اپلیکیشنهای موبایل نیتیو
- اپلیکیشنهای دسکتاپ
- دستگاههای اینترنت اشیا
این انعطاف پذیری به توسعه دهندگان جاوا اسکریپت اجازه میدهد تا با یک اکوسیستم، برنامههای هوشمند و مقیاس پذیری بسازند که در همه جا حضور دارند.
شروع کار با TensorFlow.JS: یک مسیر یادگیری مشخص
ورود به دنیای یادگیری ماشین ممکن است در ابتدا دلهره آور به نظر برسد، اما این پلتفرم یک مسیر یادگیری مشخص برای توسعه دهندگان وب فراهم کرده است:
1. استفاده از مدلهای از پیش آموزش دیده (Pre-trained)
سادهترین و سریعترین راه برای افزودن قابلیتهای هوش مصنوعی به وب سایت، استفاده از مدلهای آماده است. این روش بهترین نقطه شروع برای افراد تازه کار میباشد.
- MobileNet: برای دسته بندی تصاویر
- PoseNet: برای تخمین حالت بدن و حرکات انسان
- Coco-SSD: برای تشخیص اشیاء مختلف در یک تصویر
- مدل تشخیص اسپم: برای شناسایی کامنتهای نامناسب
2. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
در مرحله بعد، میتوانید یک مدل آماده را برداشته و آن را با دادههای تخصصی خودتان دوباره آموزش دهید. این روش به شما اجازه میدهد تا با دادههای کمتر، به نتایج بسیار دقیقی برای کاربرد مدنظر خود برسید.
3. ساخت و آموزش مدلهای سفارشی از صفر
برای کاربردهای بسیار خاص و نوآورانه، میتوانید با استفاده از APIهای TensorFlow.js مدل خود را از پایه طراحی و پیاده سازی کنید. این کار نیازمند دانش عمیقتری از مفاهیم یادگیری ماشین است اما کنترل کاملی روی معماری و عملکرد مدل به شما میدهد.
نمونههای واقعی: استفاده غولهای فناوری از TensorFlow.js
شاید این سوال پیش بیاید که آیا از TensorFlow.js در پروژههای بزرگ و واقعی هم استفاده میشود؟ پاسخ به صورت قاطعانهای مثبت است. این کتابخانه فقط برای پروژههای آزمایشی و سرگرمی نیست، بلکه توسط شرکتهای پیشرو در جهان برای ارائه قابلیتهای کلیدی به کاربرانشان به کار گرفته میشود:
Google: خود گوگل به عنوان توسعه دهنده اصلی، در بسیاری از پروژههایش از این کتابخانه استفاده میکند. پروژه Teachable Machine که به هرکسی اجازه میدهد بدون یک خط کدنویسی، مدلهای یادگیری ماشین را آموزش میدهد، کاملا با TensorFlow.js ساخته شده است. همچنین در پلتفرم Google Search برای ارائه برخی از ویژگیهای تعاملی و در YouTube برای پروژههایی مانند LipSync از این تکنولوژی بهره گرفته شده است.
Airbnb: این غول صنعت گردشگری از اکوسیستم TensorFlow برای بهبود تجربه کاربری استفاده میکند. یکی از کاربردها، تحلیل و دسته بندی تصاویر اقامتگاهها در مرورگر کاربر برای ارائه پیشنهادات بهتر و سریعتر است.
ModiFace: این شرکت پیشرو در زمینه زیبایی و واقعیت افزوده، از TensorFlow.js برای ایجاد قابلیت آرایش مجازی استفاده میکند. کاربران میتوانند مستقیما در مرورگر وب خود، محصولات آرایشی مختلف را روی چهره خود امتحان کنند.
InSpace: این پلتفرم آموزش مجازی از TensorFlow.js برای یک هدف بسیار مهم استفاده میکند: تشخیص و فیلتر کردن محتوای نامناسب در چتهای آنلاین. این فرآیند به طور کامل در سمت کاربر انجام میشود تا هم سرعت بالایی داشته باشد و هم حریم خصوصی دانش آموزان حفظ شود.
در نهایت
TensorFlow.js فقط یک کتابخانه نیست، بلکه یک اکوسیستم کامل است که پلی قدرتمند میان دنیای یادگیری ماشین و توسعه وب ایجاد کرده است. این کتابخانه با فراهم آوردن امکان اجرای مدلهای هوش مصنوعی به صورت مستقیم در مرورگر و فراتر از آن، راه را برای ساخت نسل جدید از برنامههای وب تعاملی، هوشمند و با محوریت حریم خصوصی هموار کرده است. اگر یک توسعه دهنده جاوا اسکریپت هستید که به دنبال ورود به دنیای هیجان انگیز یادگیری ماشین است، TensorFlow.js بدون شک بهترین نقطه شروع برای شماست.
سوالات متداول
بله شما میتوانید مدلهای ساخته شده با Keras یا TensorFlow در پایتون را به فرمت TensorFlow.js تبدیل کرده و آنها را مستقیما در مرورگر بارگذاری و اجرا کنید.
از TensorFlow.js در دنیای وب و جاوا اسکریپت استفاده میشود، در حالی که TensorFlow Lite برای اپلیکیشنهای نیتیو موبایل و سخت افزارهای خاص کاربرد دارد.
TensorFlow.js از WebGL برای استفاده از قدرت GPU دستگاه کاربر بهره میبرد که این کار محاسبات ریاضی سنگین را تسریع میکند.
منابع
- https://www.tensorflow.org/js
- https://www.youtube.com/watch?v=5tEDdlH1Fgw
- https://www.tensorflow.org/about/case-studies
اولین دیدگاه را اضافه کنید.